CN103886762B

CN103886762B - 路网中路段交通状态排序方法

Info

Publication number: CN103886762B
Application number: CN201410067770.8A
Authority: CN
Inventors: 祁宏生; 王殿海; 许骏; 金盛; 马东方; 叶盈; 韦薇; 蔡正义; 郑正非
Original assignee: Zhejiang University ZJU
Current assignee: Zhejiang University ZJU
Priority date: 2014-02-26
Filing date: 2014-02-26
Publication date: 2015-08-26
Anticipated expiration: 2034-02-26
Also published as: CN103886762A

Abstract

本发明公开了一种路网中路段交通状态排序方法。本发明利用路网中一定时间间隔内的路段平均速度数据，首先对每一个路段的每一个时间间隔的数据赋可信度值，对于一个路段以相关速度数据和可信度的加权和作为排序的依据。对可信度进行迭代更新，最终收敛。然后对每一个路段计算速度数据和收敛时的可信度值的加权和，最终对路网中所有路段的拥挤程度进行排序。本发明仅仅利用速度数据，容易获取，且在部分数据缺失的情况下仍然能得到结果，可靠性较高。

Description

路网中路段交通状态排序方法

技术领域

本发明涉及一种用于城市交通管理中的交通拥挤程度排序方法，具体来说是涉及利用时间间隔内的速度数据对路网中所有路段的拥挤程序进行排序的方法。

背景技术

随着我国城市化进程的加深和汽车保有量的上涨，交通拥堵越来越普遍，给交通管理部门带来了巨大的挑战。一般而言，路网的交通状态并不是处处相同的，交通管理部门的人力、物力资源也是有限的，从而将有限的资源投放的哪些路段或者哪些交叉口对交通管理部门来说是一个亟待解决的问题。目前尚无对路网中路段的拥挤程度进行排序的方法，大多依靠经验确定，从而影响了交通管理部门的管理效益。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种路网中路段交通状态排序方法。

本发明方法具体是：

步骤1.利用移动式交通检测器或者路段人工速度调查，在设定的时间间隔内获得时间间隔内的平均速度v_ij，其中i表示第i个时间间隔，j表示第j个路段。

步骤2.对每一个平均速度赋可信度值w_ij，并将其初始化为1。

步骤3.对路段的拥堵程度进行排序；计算每一个路段的排序分数r_j，r_j＝Σ_i＝1w_ijv_ij，并以r_j为基准，得出每一个路段的序数s_j；最小的r_j对应的路段序数为1，表示最拥堵，第二小的路段的序数为2，以此类推。

步骤4.更新速度数据的可信度值，更新如下式：

w_{ij} = \frac{v_{i} - \min_{k} (v_{k})}{\max_{k} (v_{k}) - \min_{k} (v_{k})} \frac{| s_{v_{ij}} - s_{j} | - \min_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |)}{\max_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |) - \min_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |)} \frac{| s_{v_{ij}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} | - \min_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |)}{\max_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |) - \min_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |)}

其中表示给定j，v_ij数据的个数。

如果相邻两次可信度更新结果之差小于设定的阈值，则更新结束；结束之后的序数s_j即为最终的结果，也就得出路段在整个路网中的拥挤程度排名。

本发明的有益效果：

1.仅仅利用速度数据，容易获取，且在部分数据缺失的情况下仍然能得到结果，可靠性较高；

2.对每一个速度数据赋可信度值，能有效消除随机因素的影响，准确度较高。

具体实施方式

下面对本发明做进一步的详细描述。在获得了一个时段内（例如一天）每一个时间间隔（例如5分钟）的速度数据，按照下述步骤对路段拥挤程度进行排序：

1）对每一个速度数据赋可信度值w_ij，并将其初始化为1；

2）对路段的拥堵程度进行排序。计算每一个路段的排序分数，计算方法为r_j＝Σ_i＝1w_ijv_ij，并以r_j为基准，得出每一个路段的序数s_j；最小的r_j对应的路段序数为1，表示最拥堵，第二小的路段的序数为2，以此类推；

3）更新速度数据的可信度值。一般而言，速度数据受到多方面随机因素的影响，例如路侧停车、交通事故等。本发明认为速度数据v_ij的可信度需要从下面几个层次考虑，①高峰时段的速度比其他时段可信度高，平峰时段的速度比低峰时段的速度数据可信度高，从而可以表达为也即数据的可信度和该数据所属时间段的路网平均速度成正比，符号∝为正比符号，其中v_i表示时刻i整个路网的平均速度，表示给定i，v_ij数据的个数；②当i给定，v_ij可以看做该时段对路段j的排序，其在整个路网的序数（也即v_ij在整个路网拥堵程度的排序，最小者为1）如果和第2）步骤计算出的s_j越接近则可信度越高，可以表达为③该时段路段j的序数如果和其他的时段（也即其他的i）的排序分数越接近，则可信度越高，可以表达为物理含义是可信度和与其他所有时段的序数的平均值这两者之差成正比，其中表示固定j，的个数。

为了保证0≤w_ij≤1，将v_i通过运算映射至[0,1]范围内，表示变动k，寻求v_k的最小值。同理将和映射至[0,1]范围内，得

\frac{| s_{v_{ij}} - s_{j} | - \min_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |)}{\max_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |) - \min_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |)}

和

\frac{| s_{v_{ij}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} | - \min_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |)}{\max_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |) - \min_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |)} .

综合考虑这三种情况，可信度更新公式为：

w_{ij} = \frac{v_{i} - \min_{k} (v_{k})}{\max_{k} (v_{k}) - \min_{k} (v_{k})} \frac{| s_{v_{ij}} - s_{j} | - \min_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |)}{\max_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |) - \min_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |)} \frac{| s_{v_{ij}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} | - \min_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |)}{\max_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |) - \min_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |)}

物理含义是可信度是三个因素归一化之后的乘积。其max()和min()表示取最大值和最小值，运算的目的是将其归一化，从而使得0≤w≤1；

4）如果相邻两次可信度更新结果之差小于一定的阈值，则算法结束。结束之后的序数s_j即为最终的结果，也就算是路段在整个路网中的拥挤程度排名。至此，路网中路段的状态排序结果就出来了。

Claims

1.路网中路段交通状态排序方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1.利用移动式交通检测器或者路段人工速度调查，在设定的时间间隔内获得时间间隔内的平均速度v_ij，其中i表示第i个时间间隔，j表示第j个路段；

步骤2.对每一个平均速度赋可信度值w_ij，并将其初始化为1；

步骤3.对路段的拥堵程度进行排序；计算每一个路段的排序分数r_j，r_j＝Σ_i＝1w_ijv_ij

并以r_j为基准，得出每一个路段的序数s_j；最小的r_j对应的路段序数为1，表示最拥堵，第二小的路段的序数为2，以此类推；

步骤4.更新速度数据的可信度值，更新如下式：

w_{ij} = \frac{v_{i} - \min_{k} (v_{k})}{\max_{k} (v_{k}) - \min_{k} (v_{k})} \frac{| s_{v_{ij}} - s_{j} | - \min_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |)}{\max_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |) - \min_{k} (| s_{v_{ik}} - s_{k} |)} \frac{| s_{v_{ij}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} | - \min_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |)}{\max_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |) - \min_{m} (| s_{v_{mj}} - \frac{\underset{k}{Σ} s_{v_{kj}}}{n_{s_{v_{kj}}}^{k}} |)}

其中表示给定j，v_ij数据的个数；

s_vij表示整个路网的序数，s_k表示第k个路段的序数；